Штучний інтелект у супутникових і космічних системах
Вступ
Штучний інтелект (ШІ) все більше інтегрується з сучасними космічними технологіями, дозволяючи космічним апаратам і супутникам працювати більш автономно та ефективно, ніж будь-коли раніше. Від допомоги марсоходам у навігації по чужорідній поверхні до обробки величезних потоків даних дистанційного зондування Землі в орбіті — технології ШІ, такі як машинне навчання та автоматизоване планування, революціонізують наші способи дослідження і використання космосу. У цьому звіті надано всебічний огляд взаємозв’язку між ШІ та супутниковими/космічними системами, охоплюються ключові застосування, історичні віхи, сучасний стан технологій у різних секторах, підтримуючі технології, переваги й виклики, майбутні тенденції, а також основні організації, які стимулюють прогрес у цій сфері.
Застосування ШІ в космічних системах
ШІ застосовується у широкому спектрі космічних діяльностей. Основні сфери застосування включають:
- Аналіз супутникових знімків: Комп’ютерний зір на основі ШІ значно прискорює інтерпретацію супутникових зображень. Моделі машинного навчання можуть автоматично виявляти та класифікувати об’єкти на Землі (наприклад, транспортні засоби, будівлі, посіви чи кораблі) й відстежувати зміни з часом fedgovtoday.com. Це допомагає у розвідці, моніторингу довкілля та реагуванні на надзвичайні ситуації, швидко опрацьовуючи величезні обсяги зображень. Наприклад, Національне агентство геопросторової розвідки (NGA) використовує ШІ для сканування знімків на наявність об’єктів та діяльності, допомагаючи виявляти потенційні загрози або важливі події з орбіти fedgovtoday.com. Досліджуються також генеративні методи штучного інтелекту для заповнення прогалин і забезпечення контексту в зображеннях fedgovtoday.com, що покращує розпізнавання та аналіз об’єктів. У комерційній сфері компанії, такі як Planet Labs, використовують машинне навчання для перетворення щоденних зйомок Землі на аналітику – виявляють вирубку лісів, моніторять інфраструктуру тощо, практично без участі людини fedgovtoday.com.
- Автономна навігація та робототехніка: Космічні апарати та роботизовані дослідники використовують ШІ для навігації та прийняття рішень без постійного контролю з боку людини. Марсоходи є яскравим прикладом — марсоходи NASA оснащені автономними навігаційними системами на основі ШІ, які створюють 3D-карти місцевості, ідентифікують небезпеки та планують безпечні маршрути самостійно nasa.gov. Система AutoNav ровера Perseverance дозволяє йому «думати під час руху», уникати перешкод і значно збільшувати швидкість руху порівняно з попередніми роверами nasa.gov nasa.gov. Подібним чином ШІ дає змогу супутникам на орбіті виконувати утримання позиції та маневрування з мінімальним втручанням із Землі. Дослідницькі проекти розробляють автономні можливості стикування за допомогою планування на основі ШІ; наприклад, нова система під назвою Autonomous Rendezvous Transformer (ART) використовує нейромережу типу Transformer (схожу на ті, що застосовуються в ChatGPT), щоб космічні апарати могли планувати власні траєкторії стикування з обмеженими обчислювальними ресурсами space.com space.com. Це дасть змогу майбутнім апаратам здійснювати зближення й стикування на орбіті або поблизу далеких планет без живого керування з боку людини. У сфері робототехніки ШІ також забезпечує роботу роботизованих маніпуляторів і поверхневих роботів — експериментальний робот МКС CIMON (Crew Interactive Mobile Companion) був автономним асистентом з ШІ, який міг взаємодіяти з астронавтами та виконувати прості завдання за допомогою голосових команд airbus.com. Ці приклади демонструють, наскільки критичною є автономія на основі ШІ для навігації, дослідження та роботи в середовищах, де реальне управління людиною є неможливим або непрактичним.
- Прогнозування космічної погоди: ШІ допомагає прогнозувати сонячні бурі та інші космічні погодні явища, які можуть загрожувати супутникам і енергетичним мережам. Аналізуючи потоки даних із сенсорів космічних апаратів, моделі ШІ здатні передбачати такі феномени, як геомагнітні бурі, з набагато більшим випередженням. Зокрема, дослідники NASA розробили модель глибинного навчання під назвою DAGGER, яка використовує дані супутників про сонячний вітер для прогнозування, де на Землі вдарить сонячна буря, до 30 хвилин наперед nasa.gov. Ця модель, навчена на даних з місій ACE і Wind, може створювати глобальні прогнози геомагнітного збурення менш ніж за секунду, оновлюючи їх щохвилини nasa.gov nasa.gov. Вона перевершує попередні моделі, комбінуючи космічні дані в реальному часі з розпізнаванням шаблонів за допомогою ШІ, що дає змогу створювати попередження про сонячні бурі за аналогією з сиреною під час торнадо nasa.gov nasa.gov. Таке прогнозування, підсилене ШІ, є ключовим для того, щоб надати операторам час для захисту супутників та інфраструктури від сонячних спалахів і корональних викидів маси. Окрім геомагнітних бур, ШІ також застосовується для прогнозування потоків високоенергетичних частинок у радіаційних поясах Землі nasa.gov і для інтерпретації даних із сонячних телескопів для прогнозування спалахів nextgov.com, покращуючи нашу здатність передбачати та пом’якшувати наслідки космічної погоди.
- Відстеження космічного сміття та уникнення зіткнень: Зростаюча хмара орбітального сміття створює ризики зіткнень із супутниками, і ШІ використовується для вирішення цієї проблеми “управління космічним трафіком”. Машинне навчання може покращити відстеження та прогнозування руху об’єктів на орбіті, допомагаючи виявляти високоризикові зближення. Європейське космічне агентство розробляє автоматизовану систему уникнення зіткнень, яка використовує ШІ для оцінки ймовірності зіткнень і прийняття рішень щодо маневрування супутника esa.int. На відміну від сьогоднішнього переважно ручного процесу, коли оператори переглядають сотні сповіщень на тиждень esa.int, система ШІ може самостійно розраховувати траєкторії, вибирати оптимальні маневри уникнення і навіть виконувати їх на борту. Насправді ESA прогнозує, що майбутні супутники будуть координувати маневри між собою за допомогою ШІ, що є життєво необхідним у міру зростання кількості об’єктів на низькій навколоземній орбіті esa.int esa.int. Стартапи, такі як LeoLabs і Neuraspace, також використовують ШІ для обробки даних із сенсорів та прогнозування небезпечних зближень, автоматично видаючи попередження про “кон’юнкції”. Thales Alenia Space у партнерстві з AI-компанією Delfox тестує “Smart Collision Avoidance” — систему на ШІ, що забезпечить супутникам більшу автономність в ухиленні від сміття чи навіть протисупутникової зброї thalesaleniaspace.com thalesaleniaspace.com. Швидко аналізуючи орбіти та можливі маневри, ШІ може реагувати швидше за операторів-людей для запобігання зіткненням. Така оптимізація підтримки прийняття рішень стає дедалі критичнішою під час запуску мегасузір’їв із десятками тисяч нових супутників.
- Планування та оптимізація місій: Технології ШІ спрощують складне завдання планування космічних місій та керування супутниковими операціями. Це включає автоматизоване складання розкладу супутникових спостережень, комунікаційних сеансів, а також всієї хронології місії. Системи планування на основі ШІ можуть враховувати безліч обмежень (орбітальна динаміка, наявність електроживлення, часові вікна наземних станцій тощо) і видавати оптимальні плани за частку часу, необхідного для цього людській команді boozallen.com boozallen.com. Наприклад, компанії на кшталт Cognitive Space пропонують планування місій на основі ШІ для сузір’їв супутників ДЗЗ: їхнє програмне забезпечення автономно визначає пріоритети цілей спостереження, розподіляє ресурси супутників і складає графік передачі даних, балансуючи між пріоритетами та обмеженнями в режимі реального часу aws.amazon.com aws.amazon.com. Така інтелектуальна автоматизація дозволяє одному оператору ефективно керувати сотнями супутників. ШІ також використовується для оптимізації траєкторій — NASA та інші застосовують алгоритми (інколи у поєднанні з дослідженнями квантових обчислень) для пошуку енергоощадних маршрутів для космічних апаратів або оптимізації послідовностей багатоцільових спостережень boozallen.com douglevin.substack.com. Навіть у пілотованих місіях ШІ може оптимізувати плани та логістику. Підсумовуючи, машинне навчання та алгоритми евристичного пошуку допомагають організовувати космічні місії з більшою ефективністю, особливо коли операції ускладнюються та розширюються.
- Супутниковий моніторинг стану та прогнозне обслуговування: Супутники генерують безперервну телеметрію своїх підсистем, і тепер алгоритми штучного інтелекту аналізують ці дані для виявлення аномалій і прогнозування відмов ще до їх виникнення. Завдяки використанню машинного навчання для виявлення аномалій, оператори можуть перейти від реактивного ремонту до проактивного планування обслуговування – таким чином подовжуючи термін служби супутників і уникаючи дорогих збоїв. Відомим прикладом є метеорологічні супутники GOES-R NOAA, які з 2017 року використовують базовану на ШІ Систему розширеного інтелектуального моніторингу (AIMS) для контролю стану апаратів asrcfederal.com asrcfederal.com. AIMS отримує тисячі телеметричних параметрів (температури, напруги, покази датчиків тощо) і використовує розпізнавання шаблонів для виявлення непомітних змін, які передують несправностям обладнання asrcfederal.com. Система може сповіщати інженерів або навіть виконувати коригувальні дії. За словами NOAA, цей інструмент ШІ може виявити проблему і запропонувати рішення за лічені хвилини або години, у той час як раніше експертам потрібно було кілька днів на діагностику asrcfederal.com. Вона вже запобігла неплановим простоям, виявляючи аномалії (наприклад, коли на детектори приладів впливало випромінювання) та дозволяючи вчасно внести коригування або виконати перезавантаження до виникнення відмови asrcfederal.com asrcfederal.com. Так само виробники супутників досліджують використання бортового ШІ для виявлення, ізоляції та відновлення після несправностей (FDIR) – по суті, надаючи супутникам елементи самостійного обслуговування. Орбітальні ремонтні апарати також можуть використовувати ШІ для діагностики проблем супутників-клієнтів. Загалом, прогнозна аналітика підвищує надійність і стійкість космічної інфраструктури, дозволяючи передбачати проблеми за тонкими відхиленнями в даних asrcfederal.com asrcfederal.com.
- Зв’язок і передача даних: ШІ покращує космічний зв’язок за допомогою таких технологій, як когнітивне радіо та автоматизоване управління мережами. Когнітивні радіосистеми використовують ШІ/ML для динамічного розподілу частот і налаштування параметрів сигналу у реальному часі, що особливо важливо, оскільки спектр радіочастот у космосі стає дедалі щільнішим. NASA експериментує з когнітивними радіо, які дозволяють супутникам самостійно знаходити і використовувати невикористані діапазони спектру без очікування команд від наземних операторів nasa.gov nasa.gov. Аналізуючи радіочастотне середовище і застосовуючи ШІ, супутник може уникати інтерференції і в режимі реального часу оптимізувати свій даунлінк — подібно до інтелектуального Wi-Fi-роутера, що динамічно перемикає канали. Це підвищує ефективність і надійність каналів зв’язку nasa.gov. ШІ також застосовують для маршрутизації мережі в нових супутникових сузір’ях, де тисячі супутників передаватимуть дані у вигляді сітчастої мережі. Машинне навчання дозволяє знаходити оптимальні маршрути та інтелектуально розподіляти пропускну здатність залежно від трафіку та стану каналів. Крім того, обробка даних на борту (із застосуванням ШІ) зменшує обсяг сирих даних, які потрібно передавати на Землю, тим самим знижуючи вимоги до пропускної здатності. Наприклад, супутники Φsat ЄКА використовують алгоритми комп’ютерного зору на основі ШІ для відсіювання знімків з хмарами на орбіті, тож на Землю надходять лише корисні зображення esa.int. Алгоритми стиснення на основі ШІ дозволяють ще ефективніше кодувати дані — Φsat-2 оснащений ШІ-додатком для стиснення зображень, який значно зменшує розміри файлів перед передачею esa.int. Для спілкування з астронавтами застосовують голосових асистентів та перекладачів на базі ШІ (наприклад, CIMON на МКС), що сприяє кращій взаємодії між людиною і машиною. У майбутньому, коли у космосі з’являться лазерний зв’язок та 5G, ШІ стане ключовим інструментом для автоматичного управління ресурсами мережі та підтримки з’єднань.
Марсохід Perseverance NASA покладається на автономну навігацію на основі ШІ для пересування небезпечною марсіанською місцевістю без прямого контролю з Землі nasa.gov. Його вбудована система “AutoNav” дозволяє планувати маршрут і уникати перешкод у реальному часі, значно збільшуючи швидкість і дальність руху порівняно з попередніми роверами. Така автономність є критично важливою для ефективного дослідження Марса з огляду на великі затримки у зв’язку.
| Рік | Віхa |
|---|---|
| 1970-ті–1980-ті | Ранні концепції штучного інтелекту: Космічні агентства починають досліджувати ШІ для управління місіями та експертних систем. |
Ця хронологія показує чітку тенденцію: те, що починалося як окремі експерименти (наприклад, Remote Agent), до 2020-х років переросло у широкомасштабну інтеграцію ШІ на космічних апаратах.Кожен етап зміцнював впевненість у тому, що ШІ може надійно працювати в умовах космосу.Сьогодні майже всі передові космічні місії включають певний рівень штучного інтелекту або автономії, а інвестиції в космічний ШІ прискорюються у всьому світі.
Історична еволюція ШІ у космічних технологіях
Використання ШІ у космічних системах еволюціонувало від експериментальних початків до основного компонента багатьох місій. Ключові етапи включають:
Сучасний стан ШІ у космічних системах
Державні та агентські програми: Національні космічні агентства активно впроваджують ШІ у свої наукові, дослідницькі та супутникові програми. NASA застосовує ШІ для автономії марсоходів, аналізу даних з планетарних наукових місій, спостереження Землі та управління місіями. Наприклад, Лабораторія розвитку фронтиру NASA (FDL) є державно-приватним партнерством, що використовує ШІ для вирішення завдань, таких як прогнозування сонячних бур (модель DAGGER) nasa.gov, картографування місячних ресурсів та моніторингу здоров’я астронавтів. У новій програмі Artemis NASA тестує ШІ-асистентів (голосовий агент Callisto, який пролетів навколо Місяця) і розглядає ШІ для автономних систем на Lunar Gateway. ESA також зробило ШІ наріжним каменем своєї стратегії: окрім місій Φ-sat, ɸ-lab ESA розробляє рішення на основі ШІ для спостереження за Землею та навігації, а також проєкти на кшталт Автоматизованого уникнення зіткнень для забезпечення космічної безпеки esa.int esa.int. Європейське космічне агентство також використовує ШІ на Землі для управління складним розкладом використання супутникових інструментів та для обробки великого обсягу даних з обсерваторій. Інші агентства: JAXA продемонструвало роботу ШІ у ракет-носіїв і досліджує зонди на основі ШІ (наприклад, для вивчення астероїдів), Роскосмос і CNSA (Китай) мають повідомлення про інвестиції в автономію на борту та використання ШІ для аналізу зображень і підтримки пілотованих космічних польотів (марсохід Китаю 2021 року має автономну навігацію, а також обговорюється ШІ-управління мегасупутниковими сузір’ями). Національна управління океанічних і атмосферних досліджень США (NOAA), як зазначено, вже використовує ШІ для моніторингу стану супутників і сподівається поліпшити прогнозування погоди за допомогою використання супутникових даних nextgov.com. Отже, державні космічні програми сприймають ШІ як необхідний інструмент для максимізації наукового результату місій і управління все складнішими операціями.
Військова справа та оборона: Оборонна та національна безпека активно інвестують в ШІ для космосу, зумовлені необхідністю швидшого прийняття рішень у суперечливому та насиченому даними середовищі boozallen.com boozallen.com.
СШАМіністерство оборони має кілька програм: наприклад, проєкт Blackjack від DARPA спрямований на розгортання прототипу сузір’я малих супутників на низькій навколоземній орбіті (LEO), кожний з яких оснащений вузлом штучного інтелекту Pit Boss для автономної координації мережі та обміну тактичними даними militaryembedded.com.Ідея полягає в тому, що флот військових супутників може виявляти цілі (наприклад, мобільні ракетні установки або кораблі) за допомогою бортових датчиків і спільно вирішувати, який супутник має найкращі можливості для спостереження чи відстеження, після чого автоматично надавати команду цьому супутнику збирати дані та передавати їх — все це без централізованого контролера militaryembedded.com boozallen.com.Такий автономний “ланцюжок від сенсора до стрільця” значно скорочує час реагування.СШАКосмічні війська також впроваджують штучний інтелект для усвідомлення ситуації в космічному просторі – відстеження об’єктів і потенційних загроз на орбіті.Оскільки кожного дня надходять тисячі спостережень, Космічні сили використовують ШІ/МН для автоматизації ідентифікації нових супутників або маневрів.Експерти зазначають, що ШІ необхідний для того, щоб встигати за «величезним потоком даних космічного трафіку» і швидко відрізняти нормальні події від аномалій чи ворожих дій airandspaceforces.com airandspaceforces.com.Союзницькі оборонні організації (наприклад,у Європі) також досліджують використання ШІ для супутникового спостереження, попередження про ракетні удари (ШІ для фільтрації даних сенсорів з метою виявлення хибних тривог) та кіберзахисту космічних активів.На наземному сегменті ШІ допомагає у плануванні місій для оборонних супутників, подібно до комерційного використання, але з акцентом на стійкість (ШІ автономно переналаштовує мережі у разі заглушення або атаки на супутники).Розвідувальні агенції використовують штучний інтелект для аналізу супутникових знімків та сигналів розвідки у великому масштабі, як зазначено у використанні ШІ для аналізу зображень NGA fedgovtoday.com.Підсумовуючи, військові космічні системи впроваджують ШІ для підвищення швидкості та ефективності — чи то підрозділ армії отримує супутникову розвідку швидше завдяки зображенням, відібраним ШІ, чи автономне угруповання супутників переналаштовує канали зв’язку після втрати одного з вузлів.Ці можливості розглядаються як мультиплікатори сили.Однак існує й обережність: представники оборонної сфери підкреслюють “достовірний ШІ” – алгоритми мають бути зрозумілими й надійними, щоб командири довіряли їхнім результатам fedgovtoday.com boozallen.com.Тривають зусилля щодо перевірки та валідації систем штучного інтелекту для критичних космічних місій.Комерційний сектор: Приватні космічні компанії та стартапи охоче впроваджують ШІ, щоб отримати конкурентні переваги у витратах і можливостях. Наприклад, SpaceX значною мірою покладається на автоматизацію та складні алгоритми (хоча їх не завжди прямо називають «ШІ») — її ракети Falcon 9 самостійно здійснюють посадку, використовуючи комп’ютерний зір і злиття даних із сенсорів, а космічний корабель Crew Dragon виконує повністю автономне стикування з МКС за допомогою навігації під керуванням ШІ та LIDAR-сканування space.com. За повідомленнями, супутники Starlink від SpaceX мають автономну систему уникнення зіткнень, яка використовує дані відстеження для ухиляння від сміття чи інших супутників без втручання людини — це необхідність для мега-сузір’я з понад 4000 супутників. Такі компанії з дистанційного зондування Землі, як Planet Labs, фактично будують свій бізнес на базі ШІ: Planet експлуатує близько 200 наносупутників для знімкування й використовує машинне навчання у хмарі для аналізу щоденного потоку зображень (виявлення змін, об’єктів та аномалій) для клієнтів fedgovtoday.com. Maxar Technologies та BlackSky аналогічно використовують ШІ для аналітичних сервісів (наприклад, для ідентифікації військової техніки чи наслідків стихійних лих на знімках). У виробництві стартапи, такі як Relativity Space, застосовують 3D-принтери на основі ШІ і зворотній зв’язок машинного навчання для оптимізації виробництва ракет nstxl.org — їх заводський ШІ навчається з кожного друку, щоб покращити якість і швидкість. Оператори супутників впроваджують ШІ для оптимізації мереж; наприклад, компанії, що керують великими флотами комунікаційних супутників, використовують ШІ для динамічного планування маршрутів трафіку та розподілу частот. Cognitive Space, згадана раніше, пропонує свою платформу ШІ-опс як комерційним операторам супутникових сузір’їв, так і урядовим структурам. Навіть традиційні аерокосмічні гіганти мають спеціальні ініціативи у сфері ШІ: Lockheed Martin створила “AI Factory” для навчання нейромереж на основі передових симуляцій і запускає експериментальні місії SmartSat на базі ШІ (одна з них використовувала модуль штучного інтелекту NVIDIA Jetson для покращення зображень на борту) developer.nvidia.com developer.nvidia.com. Airbus і Thales Alenia впроваджують можливості ШІ у свої наступні покоління супутників і співпрацюють з ШІ-компаніями (наприклад, Airbus із IBM для CIMON, Thales із компаніями з аналітики гіперспектральних знімків). Тенденція в комерційному секторі очевидна — ШІ вважають ключем до автоматизації операцій (скорочення потреб у персоналі), підвищення ефективності систем і створення нових дата-сервісів. Це охоплює запуск (автономні ракети), супутники (обробка даних на борту) та аналітику (перетворення необроблених даних космосу в інсайти за допомогою ШІ).
Технологічні основи, що дозволяють застосовувати ШІ у космосі
- Бортові обчислення “Edge”: Однією з основних змін стало вдосконалення космічно-кваліфікованого обчислювального обладнання, що дозволяє запускати складні моделі ШІ безпосередньо на борту космічних апаратів.
Досягнення можливостей ШІ в космосі вимагає подолання унікальних технічних викликів. Ключовими рушіями є:
ESA Φsat-2, запущений у 2024 році, є одним із перших супутників, спеціально створених для використання бортового ШІ. Розмірами лише 22×10×33 см, цей CubeSat оснащений потужним співпроцесором штучного інтелекту, який аналізує зображення на орбіті – виконує завдання, такі як виявлення хмар, створення карт, автоматичне визначення кораблів і лісових пожеж ще до передачі на Землю esa.int. Завдяки “edge” обробці даних, Φsat-2 передає лише корисну, попередньо проаналізовану інформацію на Землю, що значно зменшує потребу у пропускній здатності каналу зв’язку і дозволяє отримувати оперативні висновки з космосу. Ця місія показує технологічне поєднання мініатюризованого заліза й сучасного ПЗ на основі штучного інтелекту у надмалому супутнику.
Переваги впровадження ШІ у космосі
Інтеграція ШІ у космічні системи дає численні переваги:
- Покращена автономність та прийняття рішень у реальному часі: ШІ дозволяє космічним апаратам приймати миттєві рішення на борту без очікування інструкцій із Землі. Це має вирішальне значення для далеких місій (таких як марсоходи або автоматичні зонди), де затримки зв’язку можуть становити від кількох хвилин до годин. Діючи локально, ШІ забезпечує швидку реакцію на змінні події – марсохід може зупинитися, щойно його камери зафіксують небезпеку, або супутник здатен ухилитися від уламків буквально за кілька секунд. По суті, ШІ надає рівень самостійності, який дозволяє місіям безпечно та ефективно продовжувати роботу навіть у разі втрати контакту. Це також зменшує потребу у постійному людському контролі. Наприклад, демонстрація «Дистанційного агента» довела, що ШІ може самостійно знаходити і вирішувати несправності космічного апарата в реальному часі jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov. Нещодавно експеримент Sentinel-2 щодо виявлення лісових пожеж продемонстрував, що безпосереднє виявлення небезпек (таких як пожежі або незаконні судноплавні операції) на борту дає майже миттєві сповіщення рятувальникам, на відміну від затримок у кілька годин або навіть діб, якщо б уся обробка виконувалася на Землі sentinels.copernicus.eu sentinels.copernicus.eu. Загалом, автономний ШІ «на місці подій» може значно підвищити динаміку місії та наукову віддачу.
- Ефективність обробки даних: Сучасні космічні апарати збирають набагато більше даних, ніж можуть передати на Землю через обмежену пропускну здатність. ШІ пропонує рішення, фільтруючи, стискаючи й пріоритезуючи дані безпосередньо на місці збору. Супутники можуть використовувати алгоритми комп’ютерного зору для вибору найцікавіших зображень або інтелектуального стиснення даних (як це робить Φsat-2 з бортовим стисненням зображень esa.int), передаючи інформаційно насичений контент та відкидаючи надлишкові або закриті хмарами зображення. Такий тріаж даних максимізує цінність кожної хвилини зв’язку. Наприклад, ШІ Φsat-1 відкидав пікселі з хмарами, тому на 30% більше корисних зображень потрапляло до аналітиків замість порожніх хмар esa.int. Так само, ШІ може поєднувати дані з багатьох сенсорів на борту для зменшення обсягів — наприклад, синтезуючи з декількох вимірювань короткий звіт про подію, а не передаючи всі сирі дані. Така ефективність критично важлива для місій, як угруповання супутників дистанційного зондування Землі, де безперервне знімання може перевантажити наземні станції без фільтрації «на льоту». На Землі також допомагає ШІ: моделі машинного навчання переглядають терабайти зображень чи телеметрії, щоб знаходити аномалії або цілі, суттєво знижуючи ручне навантаження й гарантуючи, що важлива інформація не залишиться поза увагою. Фактично, ШІ виступає розумним розпорядником даних, забезпечуючи отримання максимального інсайту з обмежених можливостей зв’язку.
- Підвищені операції місії та масштабованість: Автоматизація за допомогою ШІ дозволяє керувати набагато складнішими операціями, ніж це було б можливо вручну. Одна система керування на основі ШІ може координувати десятки космічних апаратів, планувати тисячі спостережень або швидко переплановувати у відповідь на зміни – завдання, які перевищують можливості людини як за обсягом, так і за швидкістю. Це стає все більш важливим із розгортанням мегасукупностей і виконанням багатокомпонентних місій. Планування і оптимізація ресурсів на основі ШІ також може суттєво підвищити ефективність використання ресурсів (супутникові датчики, час роботи антен, паливо), знаходячи оптимальні рішення, які людина може не помітити. Наприклад, планувальник на основі ШІ може збільшити продуктивність сузір’я зйомки, забезпечивши, щоб супутники не дублювали покриття та були динамічно перепризначені на термінові цілі (наприклад, раптові стихійні лиха) протягом кількох хвилин. ШІ також невтомний і може моніторити системи 24/7 без втрати уваги, негайно сигналізуючи про проблеми. Надійність таким чином зростає – ШІ може виявляти і виправляти дрібні відхилення ще до того, як вони переростуть у великі проблеми. Програма GOES-R зазначила, що її моніторинг на основі ШІ продовжив термін служби супутника, запобігаючи збоям asrcfederal.com asrcfederal.com. Стосовно вартості, ШІ та автоматизація зменшують трудомісткість: агентства можуть експлуатувати більше супутників без потреби експоненційно збільшувати команди управління польотами. SpaceX продемонструвала це, керуючи флотом присадних ракет Falcon 9, які приземляються автономно – усунувши необхідність (і ризик) керованих людьми операцій з повернення, а також управляють тисячами супутників Starlink за допомогою відносно невеликої команди, частково завдяки автономним системам. Підсумовуючи, ШІ робить космічні операції більш масштабованими, ефективними та стійкими, що, у свою чергу, знижує витрати й підвищує амбіції наших місій.
- Нові можливості та сервіси: ШІ не лише вдосконалює існуючі процеси – він також відкриває абсолютно нові концепції місій. Деякі речі раніше просто були неможливими без ШІ. Наприклад, адаптивні наукові інструменти (такі як PIXL марсохода Perseverance, що використовує ШІ для визначення, які особливості каменю аналізувати jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov) можуть проводити дослідження, які були б непрактичними при постійному керуванні із Землі. Орбітальні супутникові рої можуть координувати спостереження (наприклад, для інтерферометрії з синтетичною апертурою або багатокутньої зйомки) за допомогою співпраці ШІ, виконуючи складні вимірювання в групі. ШІ може дозволити створення “думаючих” космічних апаратів, які динамічно перепрограмовують себе – у майбутньому супутники зможуть автоматично розподіляти потужність або змінювати режими датчиків із використанням ШІ для досягнення цілей місії в умовах, що змінюються. На навколоземній орбіті, аналітика на основі ШІ для геопросторових даних стала окремим сервісом: компанії продають сповіщення такі як “на цих координатах з’явилася нова будівля” або “у цьому регіоні погіршується стан врожаю,” що створюються завдяки аналізу супутникових даних із використанням ШІ. Такий сервіс майже миттєвих інсайтів про Землю у глобальному масштабі був би недосяжним без ШІ. У космічних дослідженнях ШІ може дозволити абсолютно нові режими дослідження, наприклад, ровери чи дрони, які можуть автономно розвідувати місцевість попереду основної місії, або посадочні апарати, які самостійно шукають біосигнатури і приймають рішення щодо збору зразків – виконуючи наукові завдання на місці так, як зараз це роблять лише вчені на Землі. Навіть пілотовані місії виграють, адже асистенти на базі ШІ можуть допомагати екіпажам із діагностикою, перекладами або складними розрахунками, що потребують великої розумової напруги, по суті збільшуючи ефективність невеликого екіпажу. Суть у тому, що ШІ розширює можливості космічних систем, дозволяючи місіям бути більш амбітними і адаптивними, ніж будь-коли раніше.
Виклики впровадження ШІ у космосі
Хоча переваги є суттєвими, застосування ШІ у космічному середовищі супроводжується значними викликами та обмеженнями:
- Обмеження обчислювальних ресурсів (енергія, процесор, пам’ять): Космічні апарати мають обмежений енергетичний бюджет і зазвичай скромне апаратне забезпечення для обробки даних порівняно з наземною обчислювальною технікою. Потужні процесори також генерують тепло, яке потрібно розсіювати у вакуумі. Запуск алгоритмів ШІ (особливо глибоких нейронних мереж) може бути енергозатратним і вимагати значних обчислювальних ресурсів. Виклик полягає в тому, щоб або розробити ШІ достатньо легким, або забезпечити більшу обчислювальну потужність на борту без перевищення обмежень по розміру/вазі/енергії. Певний прогрес уже досягнуто (як уже було розглянуто на прикладі нових процесорів), але процесори космічних апаратів все ще значно відстають від сучасних серверів. Інженерам потрібно дуже ретельно збалансовувати навантаження ШІ та енергоспоживання – наприклад, ШІ для обробки зображень може запускатися лише тоді, коли апарат знаходиться на сонячному боці та використовує сонячну енергію, а в тіні переходити в режим сну. Експеримент з бортовим ШІ Sentinel-2 відзначив, що відтворення наземної обробки на орбіті є “дуже ресурсомістким і складним для виконання з обмеженими бортовими ресурсами” sentinels.copernicus.eu. Команда була змушена розробити енергоефективні алгоритми, а також власну технологію низьколатентної кореєстрації, щоб зробити це можливим sentinels.copernicus.eu sentinels.copernicus.eu. Це підкреслює важливість кожного обчислювального циклу і вата в космосі. Крім того, пам’яті також обмаль – моделі ШІ, які на Землі займають сотні мегабайт, потрібно скорочувати чи квантувати до кількох мегабайт, аби вмістити у пам’яті апарата. Коротко кажучи, космічне середовище змушує інженерів ШІ оптимізувати розробки для надвисокої ефективності, і не кожен алгоритм ШІ може бути легко застосований без суттєвого спрощення.
- Радіація та надійність: Космос — це суворе радіаційне середовище, особливо за межами низької навколоземної орбіти. Високоенергетичні частинки можуть викликати збої бітів або пошкодження електронних схем — це явище називається одиничними збуреннями (single event upsets). Це проблематично для обчислень ШІ, оскільки зміна біта у вазі нейромережі чи регістрі процесора може призвести до неправильних рішень або навіть аварій системи. Процесори з радіаційним захистом зменшують цю проблему завдяки спеціальній конструкції (наприклад, пам’ять з виправленням помилок, надлишкові схеми), але повністю усунути питання не можуть і часто поступаються за продуктивністю. Тому забезпечення відмовостійкості систем ШІ є основним викликом. Розробникам необхідно впроваджувати виявлення помилок (наприклад, перевірки на адекватність результатів) та аварійно-безпечні механізми — скажімо, якщо результат ШІ здається підозрілим або модель не реагує, космічний апарат має переходити у безпечний режим або повертатися до простіших алгоритмів керування. Самі алгоритми ШІ можуть потребувати надмірності; дослідники вивчали ансамблеві моделі або логіку більшості для запобігання катастрофічних змін через один помилковий біт. Тестування ПЗ ШІ під дією радіації (наприклад, з використанням прискорених частинок у лабораторіях) стало важливою частиною валідації. Обмеження стосується й апаратного прискорення: багато комерційних прискорювачів ШІ (GPU, TPU) не стійкі до радіації. Такі проєкти, як NASA PULSAR, випробовують комерційні AI-пристрої на низьких орбітах, але всі місії у глибокий космос потребують спеціалізованих чіпів. Загалом балансування потреб у обчисленнях ШІ з вимогою надійної, стійкої до радіації роботи — ключова технічна перешкода для ШІ у космосі.
- Верифікація та довіра: Системи ШІ, особливо ті, що використовують машинне навчання, можуть бути “чорними ящиками”, поведінку яких неможливо легко спрогнозувати у всіх ситуаціях. Космічні місії вимагають надзвичайно високої надійності — ви не можете перезавантажити супутник у разі збою або втрутитися у реальному часі, якщо помилка трапиться за 100 мільйонів кілометрів. Тому будь-який автономний ШІ необхідно ретельно перевіряти і тестувати. Це складно, адже простір станів (усі можливі ситуації) для чогось на кшталт автономної навігації — величезний, і системи машинного навчання можуть поводитися неочікувано поза межами своїх тренувальних даних. Існує ризик граничних випадків, які можуть спричиняти помилки — наприклад, ШІ для аналізу зображень може сприйняти дивний артефакт із сенсора за об’єкт і зробити неправильний висновок. Завоювання довіри до рішень ШІ — проблема; оператори цілком природно обережні у передаванні контролю машині. Аерокосмічна спільнота розробляє нові методи перевірки ШІ, такі як моделювання Монте-Карло тисяч випадкових сценаріїв для статистичної оцінки безпеки або формальні методи верифікації для простіших контролерів на основі навчання. Ще один аспект — пояснюваність: для деяких задач (наприклад, оборона/розвідка) користувачам потрібно розуміти, чому ШІ рекомендував певний маневр або позначив ту чи іншу ціль fedgovtoday.com. Забезпечення здатності ШІ пояснювати свою логіку (або хоча б можливість інженерам її інтерпретувати постфактум) — це актуальна тема досліджень. Поки ці проблеми з верифікацією не розв’язані, застосування ШІ у критичних сферах може бути обмеженим, або вимагати перебування людини у контурі як резерву. Це настільки ж організаційний та процесний виклик, як і технічний: йдеться про запровадження нових стандартів та процедур сертифікації для ШІ у космосі, подібно до того, як сертифікується програмне забезпечення літальних апаратів.
- Обмеження зв’язку та оновлень: Після запуску космічного апарата оновити його програмне забезпечення або моделі ШІ може бути складно, особливо для місій за межами орбіти Землі. На відміну від пристроїв на Землі, що підключені до інтернету, космічні апарати мають переривчастий зв’язок із низькою пропускною здатністю. Завантаження нової великої нейронної мережі, наприклад, на марсохід може зайняти у глибококосмічної мережі багато годин дорогоцінного сеансу зв’язку. Крім того, якщо при оновленні виникне проблема, її не можна просто відкликати без ризику для місії. Це створює складність у підтримці ШІ в актуальному стані з новими даними чи методами. Якщо революційна нова модель машинного навчання була розроблена після запуску? Її впровадження малоймовірне, якщо місію спеціально не спроектували з можливістю гнучких завантажень (як планується у Φsat-2 esa.int). Більшість місій змушені покладатися на ШІ, з яким їх запустили, що створює тиск «зробити все правильно» й надійно ще з початку. До того ж через обмежене з’єднання, якщо ШІ стикається з ситуацією поза межами навчання, він не завжди може відразу попросити допомоги чи ще даних. Саме тому за планетарними роверами здійснюється значний контроль — якщо ШІ ровера сумнівається щодо каменя, він, як правило, надсилає дані на Землю для аналізу вченими, замість того щоб ризикувати хибним рішенням. Згодом, із розвитком інфраструктури зв’язку (як-от лазерні ретранслятори) і навчанням на борту, ця проблема може зменшитися, але наразі обмеження залишаються реальними.
- Етичні та безпекові міркування: У міру того як ШІ бере на себе дедалі більше прийняття рішень у космосі, виникають питання щодо етичних меж і запобіжних систем. Наприклад, у військових сценаріях, якщо ШІ ідентифікує супутник як ворожий і навіть може запропонувати контрзаходи, потрібен суворий людський контроль, щоб запобігти ненавмисній ескалації — тобто космічний аналог дебатів про автономну зброю. У цивільних місіях необхідно впевнитися, що ШІ завжди ставитиме безпеку апарата на перше місце; ми не хочемо, щоб ШІ наражав систему на небезпеку заради досягнення наукової мети. Існує також ризик упередженості ШІ — якщо він навчений на певних зображеннях Землі, у новому контексті (наприклад, інший клімат або ландшафт) він може давати упереджені результати. Для астрономії важливо, щоб алгоритми ШІ (наприклад, для пошуку екзопланет або виявлення космічних подій) були добре зрозумілі, аби ненароком не впровадити упередження у відкриття. Ці виклики означають, що роль ШІ має бути чітко визначена і контрольована. Багато місій використовують підхід градуйованої автономії — ШІ може самостійно ухвалювати рішення з низьким ризиком, але для критично важливих або потенційно небезпечних ситуацій потрібне підтвердження із Землі або бодай можливість втручання людини.
Підсумовуючи, впровадження ШІ в космосі є досить складною задачею. Це потребує найсучасніших технологій для створення систем, які є ефективними, надійними і такими, що заслуговують довіри для роботи в умовах космосу. Місії зазвичай починаються з обережного застосування ШІ (прийняття рішень, роль радника чи напів-автономні режими) і лише поступово підвищують автономність із наростанням впевненості. Тим не менш, тенденція полягає в подоланні цих викликів завдяки покращеним технологіям (як-от мікросхеми ШІ, стійкі до радіації) й методологіям (наприклад, удосконалена верифікація та тестування на орбіті).
Майбутні тенденції та напрями досліджень
Наступні роки обіцяють ще більше поглибити роль ШІ у космічних системах. Основні тенденції та напрями досліджень включають:
- Дослідження космосу на основі ШІ: ШІ стане центральною складовою місій нового покоління для дослідження космосу. Майбутні роботизовані дослідники – марсоходи, місячні роботи або зонди для глибокого космосу – будуть мати дедалі вищий рівень автономності. Безпілотний літальний апарат NASA Dragonfly (який планується досліджувати Титан у 2030-х роках) потребуватиме ШІ для навігації невідомою поверхнею та атмосферою Титана, фактично самостійно пілотуючи себе навколо супутника Сатурна до різних наукових об’єктів. Подібним чином майбутні місії на Марсі (наприклад, ровери для повернення зразків) ймовірно використовуватимуть ШІ для автономної зустрічі з контейнерами зі зразками або для прийняття наукових рішень щодо того, які зразки збирати. Під час підготовки до місій людини на Марс ШІ допомагатиме екіпажу з управлінням житлом, навігацією на поверхні та проведенням наукового аналізу в реальному часі (оскільки астронавти не можуть бути експертами у всьому — ШІ-асистент допоможе ідентифікувати геологічні особливості або шукати ознаки життя в отриманих даних). ШІ-орієнтована наука — це велика тема: замість просто збору даних і відправки їх на Землю, космічні апарати все частіше інтерпретуватимуть дані на борту, щоб вирішити, що є цікавим. Дослідники використовують термін “наукова автономія” — коли апарат знає, що шукати, і може коригувати свою місію, щоб дослідити цікаві знахідки без тривалих погоджень із Землею nas.nasa.gov. Міжпланетні місії також використовуватимуть ШІ для управління неполадками в суворих умовах глибокого космосу, де швидке відновлення може означати різницю між продовженням місії чи її втратою. Є навіть бачення ШІ-дослідників, які зможуть працювати в середовищах, надто небезпечних для людей чи звичайних зондів – наприклад, майбутній криобот для Європи (робот, що проникає крізь лід), оснащений ШІ, міг би самостійно шукати мікробне життя в підлідних океанах, ухвалюючи рішення “на місці”, які зразки аналізувати. Загалом, ШІ вважається критичною умовою для швидшого й ширшого дослідження космосу – тобто здійснення більшої кількості наукових досліджень з меншою прямою участю людини. Космічні агентства мають чіткі дорожні карти для цього (наприклад, Стратегія NASA щодо ШІ у дослідженнях до 2040 року captechu.edu), де ШІ розглядається як “інтелектуальний другий пілот” для людських дослідників і як автономний агент для роботизованих місій.
- Автономні супутникові сузір’я та мегасузір’я: Із стрімким зростанням кількості активних супутників керування цими флотами значною мірою залежатиме від ШІ та автоматизації. Ми, ймовірно, побачимо сузір’я на основі ШІ, де супутники координуються через міжсупутникові зв’язки та приймають колективні рішення. У комунікаційних сузір’ях це може означати динамічну маршрутизацію даних мережею залежно від завантаженості, або автоматичне регулювання супутниками потужності та частот для мінімізації взаємних перешкод (космічне застосування оптимізації мереж на основі ШІ). Для сузір’їв дистанційного зондування Землі супутники можуть обмінюватися інформацією про цілі – якщо ШІ одного супутника фіксує щось (наприклад, лісову пожежу), він може попередити інші супутники, щоб ті змінили завдання й отримали додаткові спостереження – усе автоматично. Сузір’я також повинні автономно підтримувати свою орбітальну конфігурацію; ШІ може допомогти з безперервним груповим польотом, утримуючи супутники в точних відносних позиціях (як в майбутній місії ESA Proba-3, яка випробує польоти у групі із, можливо, підтримкою ШІ). З мегасузір’ями на низьких навколоземних орбітах (десятки тисяч супутників як Starlink, OneWeb, Amazon’s Kuiper), уникнення зіткнень і координація руху стають колосальними задачами – тут ШІ, ймовірно, стане основою систем управління космічним трафіком, відстежуючи кожен супутник і виконуючи маневри ухилення глобально узгодженим чином, щоб “ухил” одного не направив його на траєкторію іншого. Також можна очікувати більше міжсупутникового ШІ: розподілених алгоритмів ШІ, які працюють на багатьох супутниках для спільного розв’язання задач (схоже на децентралізовану нейронну мережу у космосі). Наприклад, кластер супутників може колективно обробляти зображення, коли кожен опрацьовує свою частину задачі, або виконувати розподілене зондування, коли ШІ на кожному супутнику відповідає за частину великого обчислення (наприклад, для картографування 3D-структури з кількох точок спостереження). Фактично, тенденція переходить від окремих “розумних” супутників до розумних роїв супутників. Це змінить наше уявлення про місії – замість одного супутника = одній місії, ми отримаємо, що цілі виконують оркестровано сузір’я під керуванням ШІ як єдина система. Агенція перспективних дослідницьких проєктів в обороні США (DARPA) та інші активно експериментують у цій сфері (наприклад, підхід DARPA System-of-Systems для космосу). Для досягнення цього потрібен надійний міжсупутниковий зв’язок і стандартизовані протоколи, щоб супутники могли спілкуватися та “думати” разом. Результатом можуть стати підвищена стійкість (якщо один супутник виходить з ладу – інші компенсують), глобальне покриття в реальному часі з інтелектуальною переорієнтацією і менша потреба в людському втручанні для рутинного управління сузір’ями.
- Співпраця людини та ШІ в космосі: У сфері пілотованих космічних польотів очікується, що ШІ відіграватиме дедалі важливішу роль як помічник екіпажу та партнер у виконанні місій. Майбутні космічні апарати та житлові модулі (наприклад, для місячної бази Artemis або корабля для польоту на Марс) ймовірно матимуть ШІ-системи для управління життєзабезпеченням, оптимізації використання енергії та тепла, а також для виявлення аномалій у системах – фактично це буде “автопілот” житлового модуля, який виконуватиме рутинні чи критично важливі завдання, дозволяючи астронавтам зосереджуватися на дослідженнях. Ми вже бачили перші натяки такої співпраці із CIMON на МКС, а в майбутньому з’являтимуться ще більш розвинуті розмовні ШІ, що зможуть відповідати на питання астронавтів (“Як мені вирішити цю проблему з фільтром повітря?” знаходячи відповідь у мануалах) або навіть давати медичні поради, співставляючи симптоми з медичною базою даних. NASA працює над концепціями віртуальних асистентів (у експериментах ESA Analog-1 вже тестувалися людсько-роботизовані взаємодії, а Програма NASA з дослідження людини вивчає підтримку ізольованих екіпажів агентоподібними ШІ). До 2030-х астронавти зможуть мати ШІ-компаньйона у далеких космічних місіях, який слідкуватиме за їхнім когнітивним та емоційним станом (що допоможе пом’якшувати психологічні труднощі тривалих польотів), а також виконуватиме роль зв’язкового з Центром управління польотами – підсумовуючи повідомлення чи виконуючи рутинні перевірки. Телеприсутність – ще одна важлива сфера: астронавти можуть використовувати ШІ для дистанційного управління роверами або дронами на планетарній поверхні (ШІ забезпечуватиме автономну стабілізацію чи уникнення перешкод, полегшуючи роботу астронавта). Фактично, ШІ підвищуватиме продуктивність і безпеку людини: якщо астронавт виконує складний ремонт, ШІ гарантуватиме, що жоден крок не буде пропущено, коригуватиме середовище чи навіть керуватиме допоміжною роботизованою рукою синхронізовано з діями людини. Цю співпрацю часто називають “когнітивною автоматизацією” – ШІ бере на себе складні інтелектуальні завдання процедур і усунення несправностей під керівництвом людини. Конкретний приклад найближчого часу – план NASA використовувати голосовий помічник Alexa (від Amazon), адаптований для космосу, що був продемонстрований (у обмеженому вигляді) на кораблі Orion під час місії Artemis I. У майбутньому такі СШІ можуть взаємодіяти з бортовими системами – астронавт може сказати: “Комп’ютер, діагностуй стан наших сонячних батарей”, а ШІ збере телеметрію і надасть відповідь. Кінцева мета – зробити пілотовані місії більш автономними від Землі, що є обов’язковою умовою під час польотів на великі відстані (де через затримку сигналу та можливі перебої зв’язку екіпажі повинні бути самостійними). Системи ШІ для забезпечення безпеки екіпажу проходитимуть багато тестувань і валідацій, але прогрес споживчих голосових помічників і робототехніки поступово впроваджується й в космічні технології.
- Штучний інтелект для міжпланетних і далеких космічних місій: Чим далі вирушають місії (Марс, астероїди, зовнішні планети й далі), тим більше ШІ стає не просто корисним, а часто необхідним. Головна причина — затримка зв’язку: до Марса світловий сигнал долітає за 4–20 хвилин, до Юпітера — понад 30 хвилин. Корабель біля Юпітера чи Сатурна не можна керувати в реальному часі із Землі. Тому майбутні далекі космічні зонди потребуватимуть ШІ для навігації (оптична навігація за місяцями/зорями, уникнення небезпек у реальному часі для посадкових апаратів), для наукової автономії (наприклад, вибір зразків на кометі чи ухвалення рішень щодо зміни орбіти для кращого спостереження цікавих об’єктів), а також для бортового управління відмовами (адже очікування відповіді із Землі протягом години може коштувати місії). Проекти на кшталт запропонованого NASA Європа-лендера вже розглядали використання ШІ для вибору цілей — посадку поруч із цікавими об’єктами, а потім ШІ посадкового апарата вирішує, які крижини розплавити й проаналізувати на біосигнатури за показниками сенсорів. Окрім цього, автономні рої малих зондiв можуть досліджувати середовища, як-от кільця Сатурна або печери на Марсі; координація таких роїв далеко від Землі вимагатиме локального ШІ-контролю. Сам розклад роботи далекого космічного зв’язку може використовувати ШІ для оптимального розподілу часу зв’язку між численними далекими місіями, особливо коли зондiв стає більше. Ще одна передова концепція — бортовий науковий аналіз: уявіть телескоп на кшталт JWST чи майбутню космічну обсерваторію, яка за допомогою ШІ у реальному часі визначає, чи зафіксовано транзитну подію (наприклад, наднову чи гамма-спалах) у її даних, а потім самостійно змінює напрямок чи коригує спостереження для її фіксації — фактично здійснюючи відкриття й супровід просто на борту. Це може суттєво підвищити наукову віддачу, реагуючи швидше, ніж операції з участю людей, особливо для скороминущих явищ. Також, імовірно, ШІ застосовуватиметься для планування траєкторій при складних багатогравітаційних маневрах або утриманні позиції біля нестабільних орбітальних точок (як-от орбіта Gateway навколо Місяця) — завдань, у яких простір пошуку рішень величезний, і оптимізація ШІ дозволяє ефективніше знаходити рішення. Підсумовуючи, чим далі й довше буде місія, тим більше вона повинна покладатися на розумний бортовий інтелект, що робить дослідження глибокого космосу і розвиток ШІ невід’ємно пов’язаними.
- ШІ в супутникових сузір’ях і мега-сузір’ях: (Розглянуто вище в автономних сузір’ях, але тут уточнюється саме про мега-сузір’я.) Коли йдеться про десятки тисяч супутників для забезпечення безперервного глобального широкосмугового зв’язку (Starlink тощо), ручне управління неможливе. Майбутні мега-сузір’я, ймовірно, використовуватимуть високий рівень централізованого та розподіленого штучного інтелекту. Централізований ШІ (на наземних серверах) аналізуватиме загальний стан мережі й видаватиме високорівневі коригування (наприклад, переміщення супутників між орбітальними площинами для розвантаження, чи оптимізацію передачі між наземними станціями на основі прогнозованого попиту користувачів). Розподілений ШІ (на борту) дозволить супутникам локально домовлятися про використання спектра та колаборативно уникати зіткнень. Концепція федеративного навчання може бути застосована — супутники можуть локально навчати невеликі моделі на орбітальних даних і ділитися здобутими знаннями з центральною системою без потреби передавати повні набори даних, що покращує колективні реакції, наприклад, на космічну погоду або стратегії компенсації опору. Ще одна тенденція — ідея “розумних корисних навантажень”: наприклад, у сузір’ях супутників спостереження з кожної камери супутника дані аналізуються ШІ на орбіті, і лише важливі події передаються на Землю. Із ростом кількості супутників спостереження це буде критично важливо для запобігання потоку надлишкових зображень аналітикам на Землі. Уже існують компанії, які впроваджують ШІ на “edge” сузір’я з цією метою (наприклад, Satellogic та інші говорили про передобробку зображень на орбіті). У комунікаційних сузір’ях ШІ може управляти лазерними міжсупутниковими зв’язками – динамічно переконфігуруючи топологію мережі для обходу збоїв чи мінімізації затримки в певному регіоні під час пікового навантаження. По суті, мега-сузір’я функціонуватимуть як гігантські розподілені машини, а ШІ буде операційною системою, яка ними керує. Також з’являється потреба у координації космічного трафіку між різними сузір’ями — можливо, нейтральні ШІ-системи зможуть виступати посередниками, наприклад, між Starlink і сузір’ям іншої компанії, щоб уникати перешкод і безпечно ділити орбітальні слоти. Регулятори, такі як FCC й міжнародні організації, можуть зобов’язати майбутні супутники мати певні автономні можливості для координації в багатосторонньому середовищі. Все це вказує на майбутнє, у якому орбітальний простір Землі стане активною, самокерованою екосистемою супутників — “Інтернетом космічних речей” — з ШІ як ключовим елементом, що все це поєднує.
- Квантові обчислення та ШІ в космосі: Хоча ця сфера поки що на початковому етапі, поєднання квантових обчислень із ШІ («Квантовий ШІ») зрештою може стати переломним моментом для космічних застосувань. Квантові комп’ютери здатні розв’язувати певні класи задач набагато швидше, ніж класичні комп’ютери – до актуальних прикладів належать задачі оптимізації, шифрування/дешифрування та розпізнавання образів. Якщо квантові процесори можна буде адаптувати для використання у космосі, космічний апарат зможе нести невеликий квантовий копроцесор для прискорення роботи алгоритмів ШІ або здійснення надшвидкого аналізу даних. Один з потенційних напрямків – квантово-посилене машинне навчання: квантовий комп’ютер може виконувати окремі етапи обчислень нейронної мережі або допомагати ефективніше навчати моделі, що дозволить запускати складніші моделі ШІ при обмежених ресурсах nstxl.org. Інший напрямок – безпека зв’язку: квантові обчислення можуть посилити шифрування супутникових комунікацій (квантовий розподіл ключів вже тестується за допомогою супутників), а ШІ, у свою чергу, може допомогти управляти унікальними перешкодами та похибками квантових каналів зв’язку. Щодо наземної підтримки, такі організації як NASA та ESA розглядають використання квантових комп’ютерів на Землі для планування місій і обробки космічних даних; наприклад, квантова оптимізація може покращити планування маршрутів для міжпланетних місій або розв’язати задачі планування тисяч спостережень для мегасузір’їв за час, недосяжний для класичних комп’ютерів nstxl.org kroop.ai. IBM та інші вже започаткували партнерства (IBM створила Quantum Network, де, зокрема, беруть участь CERN і деякі космічні агентства для дослідження можливих застосувань). Вірогідно, що протягом одного-двох десятиліть певні супутники (особливо військові чи великі глибококосмічні зонди) можуть бути оснащені радіаційностійкими квантовими процесорами для спеціалізованих завдань – навіть якщо лише для більш надійного шифрування чи моделювання фізичних явищ з високою точністю. Додатково, квантові сенсори (як-от квантові гравіметри чи годинники), які генерують дані, можуть використовувати ШІ для їх інтерпретації – це напрямок, відомий як квантово-посилене сенсорне ШІ. Хоча квантові обчислення в космосі наразі залишаються експериментом, у майбутньому можливе їх зближення: квантовий ШІ може виконувати масивні обчислення для траєкторій або симуляцій апаратів за секунди, чи відкрити нові можливості, як-от оптимізація великих мереж у реальному часі та злам наразі незламних кодів nstxl.org. Уже зроблено перші кроки (Китай запустив квантові наукові супутники, а комерційні компанії виводять у космос надохолоджувані системи для тестування компонентів у мікрогравітації). Підсумовуючи, квантові технології можуть у майбутньому значно прискорити розвиток ШІ для космосу, а ШІ допоможе повноцінно використовувати квантові ефекти – відкриваючи новий рівень високопродуктивних обчислень поза межами Землі. Поки що це тренд майбутнього, за яким варто стежити, адже тривають інтенсивні НДДКР.
- Передові технології ШІ: генеративний дизайн, цифрові двійники та інше: Ще одним напрямком майбутнього є використання ШІ не лише в експлуатації, а й у проєктуванні та тестуванні космічних систем. Алгоритми генеративного дизайну, що працюють на базі ШІ, можуть самостійно створювати оптимальні конструкції або компоненти космічних апаратів, досліджуючи безліч варіантів проєктування (у заданих обмеженнях) – NASA вже використовувало генеративний ШІ для проєктування кращих форм антен і легких структур для космічних апаратів nstxl.org. Ця тенденція, ймовірно, зростатиме, дозволяючи швидше розробляти апаратне забезпечення, оптимізоване за продуктивністю. Цифрові двійники – віртуальні копії космічних апаратів або навіть Землі – також знаходяться у фокусі. Компанії на кшталт Lockheed Martin та NVIDIA створюють керовані ШІ цифрові двійники земного середовища для моделювання кліматичних і орбітальних сценаріїв nvidianews.nvidia.com developer.nvidia.com. Для космічних апаратів цифровий двійник, що оновлюється в реальному часі телеметрією та аналітикою ШІ, може прогнозувати проблеми зі здоров’ям апарата або симулювати маневри перед їх виконанням, підвищуючи безпеку. NASA та ESA інвестують у такі симуляційні середовища на основі ШІ як частину операцій місій. Нарешті, якщо дивитися ще далі, з’являється інтерес до космічних апаратів із повністю автономним управлінням (самостійне виконання місії) і навіть самовідновлюваних систем, коли ШІ може керувати роботами чи 3D-принтерами для усунення неполадок у космічних системах без участі людини. Зародки цих ідей можна побачити вже зараз (наприклад, на МКС є 3D-принтери, і ми бачили перші експерименти з роботизованою дозаправкою – додайте ШІ, і одного дня супутник може самостійно залатати отвір від мікрометеорита на своєму сонячному модулі). Такі можливості ведуть до концепцій тривалих місій (наприклад, подорожі на роки чи створення постійних баз на Місяці), де автономія є критично важливою. У кожному з цих напрямів – від проєктування до кінця життєвого циклу – ШІ дедалі більше інтегрується в життєвий цикл космічних систем.
Підсумовуючи, у майбутньому ШІ буде перетворюватися зі допоміжного інструменту на незамінну основу космічної архітектури. Наші космічні апарати будуть розумнішими, більш незалежними та здатними до співпраці, що відкриє шлях для амбітних задумів, таких як постійні поселення на Місяці, пілотовані експедиції на Марс та гігантські сузір’я супутників для обслуговування Землі — і все це завдяки передовому ШІ, який ми лише починаємо розробляти сьогодні. Як сказано в одному з галузевих звітів, “майбутнє полягає у поєднанні ШІ з квантовими обчисленнями, щоб вирішувати складні проблеми та розширювати можливості місій за межі тих, що існують сьогодні” medium.com. Наступні десятиліття мають підтвердити це пророцтво у захопливий спосіб.
Ключові гравці та учасники у сфері ШІ та космосу
Широка екосистема організацій рухає прогрес на стику ШІ та освоєння космосу:
- Національні космічні агентства: NASA та ESA очолюють багато ініціатив зі штучного інтелекту в космічній сфері. Лабораторія реактивного руху NASA (JPL) і Дослідницький центр Еймса історично були лідерами впровадження ШІ у місіях (Remote Agent, Autonomous Sciencecraft, автономія марсоходів тощо). NASA також керує Frontier Development Lab (FDL) у партнерстві з академією та технологічними компаніями, щоб застосовувати ШІ для вирішення наукових задач у космосі nasa.gov. ESA має Φ-lab (Phi Lab), який присвячено ШІ та цифровим технологіям для спостереження Землі, організуючи програми, такі як Orbital AI Challenge для стартапів esa.int esa.int. Національні агентства Європи (DLR у Німеччині, CNES у Франції, ASI в Італії тощо) мають власні проекти – наприклад, DLR співрозробляв CIMON, CNES має лабораторію ШІ, що працює над використанням супутникових зображень і автономією, а Космічне агентство Великої Британії фінансує експерименти з AI cubesat. В Азії JAXA в Японії та ISRO в Індії стають все активнішими: JAXA зі своїм AI для ракети Epsilon і дослідженнями автономних апаратів, а ISRO досліджує ШІ для відстеження сміття на орбіті й аналізу зображень (а також співпрацює з NASA над DAGGER для відстеження геомагнітних бур nasa.gov). Державне космічне управління Китаю (CNSA) та пов’язані китайські інститути також мають значні інвестиції – останні місії Китаю (місячні ровери, марсохід Чжужун) мають автономні можливості, і Китай оголосив про плани створення «інтелектуального» мегасузір’я супутників і навіть концепції орбітальної сонячної електростанції під управлінням ШІ. Хоча інформації мало, провідні роль відіграють університети та компанії Китаю (наприклад, Baidu, яка, за повідомленнями, працювала над ШІ для космічних апаратів). Висновок: головні космічні агентства всього світу визнають важливість ШІ й інвестують суттєві ресурси в дослідження, тестові місії та співпрацю для його розвитку.
- Військові та оборонні організації: У США Космічні війська та такі організації, як Лабораторія досліджень ВПС (AFRL) і DARPA, є основними вкладниками. Згаданий вище проект DARPA Blackjack/Pit Boss включає підрядників, таких як SEAKR Engineering і Scientific Systems Company, а DARPA часто укладає контракти з провідними університетами (SLAB Стенфорда для ШІ-швартування space.com, MIT тощо) для передових досліджень. Міністерство оборони США створило Об’єднаний центр штучного інтелекту (JAIC), який має кілька ініціатив, пов’язаних із використанням ШІ у космосі, а Національне агентство геопросторової розвідки (NGA) інвестує у ШІ для супутникової розвідки (навіть організовуючи конкурси на кращі алгоритми комп’ютерного зору для супутникових зображень). Консорціум космічного підприємства (SpEC), інструмент контрактування OTA, профінансував численні малі компанії для впровадження інновацій в галузі ШІ та космосу nstxl.org – це свідчить про підхід Міністерства оборони залучати нетрадиційних учасників. НАТО та європейські оборонні агентства також мають свої програми – наприклад, Британська лабораторія оборонних наук і технологій (DSTL) організовувала «хакатони космічного ШІ», а французьке військове космічне командування розглядає використання ШІ для космічного спостереження. Ці оборонні гравці не лише фінансують технології, але й допомагають встановлювати стандарти для надійного ШІ у критичних системах. Їхні потреби (безпека, надійність) часто підштовхують межі можливостей, яких мають досягати системи ШІ.
- Стартапи NewSpace та технологічні компанії: Динамічна спільнота стартапів розширює межі у специфічних нішах космічного ШІ. Кілька помітних компаній: Planet Labs – піонер у сфері спостереження за Землею, що використовує ШІ, застосовуючи машинне навчання для перетворення зображень на корисні дані щодня fedgovtoday.com.Orbital Insight і Descartes Labs – не оператори супутників, але вони застосовують ШІ до геопросторових даних (супутникові знімки, сигнали AIS тощо), щоб надавати аналітичну інформацію (наприклад, відстеження світових запасів нафти шляхом аналізу тіней від резервуарів).LeoLabs – керує наземними радарами та використовує штучний інтелект для відстеження об’єктів на низькій навколоземній орбіті з метою надання послуг з уникнення зіткнень nstxl.org.Cognitive Space – надає програмне забезпечення для управління супутниковими флотами на основі штучного інтелекту (у партнерстві з AWS) aws.amazon.com aws.amazon.com.Ubotica Technologies – невелика компанія, яка постачала апаратне та програмне забезпечення штучного інтелекту для експерименту ESA Φ-sat-1 (їхня платформа ШІ з чипом Movidius від Intel фактично зробила Φ-sat можливим).Hypergiant Industries – компанія з розробки штучного інтелекту, яка також займається космічними технологіями (працювала з AFRL над прототипом автономного сузір’я супутників).Relativity Space – як згадувалося раніше, використовує ШІ у 3D-друку ракет nstxl.org.SkyWatch – використовує штучний інтелект для платформ даних, що з’єднують супутникові зображення з клієнтами.Advanced Navigation – працює над рішеннями орбітальної навігації з використанням штучного інтелекту.Kitty Hawk (BlackSky) – використовує ШІ для швидкого аналізу зображень зі своєї групи малих супутників, надаючи «аналітику як послугу». Starlink (SpaceX) – хоча проєкт належить SpaceX, варто зазначити, що масштаби Starlink змусили автоматизувати керування мережею та уникнення зіткнень, імовірно, за допомогою ШІ, роблячи його прикладом масштабного впровадження.OneWeb і Kuiper (Amazon) так само потребуватимуть автономних систем.Виробники супутників, такі як Satellogic і Terran Orbital, співпрацюють у сфері застосування бортового ШІ (Satellogic розглядала можливість включення ШІ-чіпів для визначення цільових об’єктів зйомки).Існує також багато менших компаній у сфері ШІ, які працюють над такими речами, як трекери зірок на основі ШІ (визначення орієнтації), покращена ШІ обробка радіочастотних сигналів для супутників і навіть використання ШІ у проектуванні космічних місій (наприклад, Analytical Graphics, Inc.).(AGI, тепер частина Ansys) має елементи штучного інтелекту у своїх інструментах для аналізу траєкторій та космічної ситуаційної обізнаності).Наостанок, варто згадати університети та дослідницькі лабораторії: Лабораторія космічних зближень Стенфорда (автономне стикування) space.com, Лабораторія космічних систем МІТ (працює над автономією розподілених супутників), Caltech (охоплює AI в астрономії та автономії, а також стартап Ventures Caltech, як-от SCIENTIA, що працює над AI для космічних апаратів), Лабораторія космічних польотів Університету Торонто та багато інших у всьому світі, які проводять дослідження, що лежать в основі майбутніх застосувань.
- Відомі аерокосмічні компанії: Провідні аерокосмічні гіганти, такі як Lockheed Martin, Airbus Defence & Space, Boeing, Northrop Grumman та Thales Alenia Space все більше інтегрують ШІ у власні продукти та послуги. Lockheed Martin працює в кількох напрямах: власна AI Factory для внутрішнього користування, архітектура SmartSat для супутників і співпраця з NVIDIA щодо цифрових двійників на штучному інтелекті та обробки даних на периферії nvidianews.nvidia.com developer.nvidia.com. Airbus розробила CIMON і застосовує ШІ для аналізу супутникових знімків (через свою дочірню компанію Airbus Intelligence), а також, ймовірно, впроваджує автономію у свої майбутні супутникові платформи. Northrop Grumman (яка побудувала багато GEO-комунікаційних супутників) досить стримана у публічному просторі, але має автономні програми зближення (наприклад, сервісний апарат MEV із алгоритмами автономної стиковки) і, ймовірно, бере участь у військових контрактах з автономними системами. Thales Alenia дуже активна: окрім AI для уникнення зіткнень thalesaleniaspace.com, вони впроваджують ШІ для оптимізації корисного навантаження супутників і досліджують AI-керування супутниковими угрупованнями. Ці великі компанії часто співпрацюють зі стартапами й академічними установами для впровадження нових технологій. Вони також формують галузеві стандарти, додаючи AI-функціонал у тендери на створення нових супутникових систем (наприклад, у вимогах для супутника дистанційного зондування Землі вже може бути пункт про бортову обробку даних ШІ – компанії пропонують свої рішення). Ще один приклад – Raytheon (Blue Canyon Technologies, дочірня компанія Raytheon, будує платформи для проєкту DARPA Blackjack, кожна з яких несе вузли Pit Boss spacenews.com). Окрім того, IBM брала участь завдяки Watson AI у CIMON і проявляє інтерес до космосу (IBM також співпрацювала з DARPA над космічними проектами зі штучного інтелекту). IBM, Google, Microsoft, Amazon – технологічні гіганти – головним чином долучаються через партнерства: надають хмарні сервіси чи AI-фреймворки для космічних місій і часом напряму співпрацюють (Azure Orbital від Microsoft, AWS Ground Station від Amazon з інтеграцією AI, Google Cloud у партнерстві з NASA FDL тощо). У міру зближення космічної та технологічної сфер ці великі компанії стають важливими постачальниками AI-інструментів, навіть якщо самі не виробляють супутники.
По суті, це різноманітна мережа: космічні агентства ставлять великі цілі місій і фінансують дослідження та розробки, оборона забезпечує імпульс і фінансування для застосувань із високими ставками, усталені аерокосмічні компанії приносять потужність впровадження та системну експертизу, тоді як спритні стартапи впроваджують інноваційні рішення та просувають окремі напрямки. Співпраця є звичайною справою – наприклад, NASA або ESA співпрацюють зі стартапом для створення корисного навантаження, або великі підрядники купують AI-стартапи, щоб підсилити свої можливості. Ми також бачимо крос-галузеву співпрацю, як-от Lockheed Martin + NVIDIA у створенні цифрових двійників Землі nvidianews.nvidia.com, або IBM + Airbus + DLR на проєкті CIMON airbus.com. Такий екосистемний підхід прискорює прогрес, забезпечуючи, що досягнення комерційного ІІ (наприклад, покращене комп’ютерне бачення) швидко знаходять застосування в космосі, а космічні виклики, своєю чергою, стимулюють нові дослідження у сфері ІІ (наприклад, як зробити ІІ стійким до радіації чи роботи з дуже обмеженими даними). У міру демократизації космосу ми можемо навіть побачити open-source спільноти ПЗ для AI у космосі – деякі перші спроби вже є на GitHub для автономії кубсатів.
Колективні зусилля цих гравців швидко просувають розвиток ІІ у космосі, перетворюючи те, що колись було науковою фантастикою, на реальність роботи. За умови подальшої співпраці та інновацій наступне десятиліття, ймовірно, принесе ще більший стрибок – із появою рутинної автономії ІІ на більшості космічних місій.
Висновок
Поєднання штучного інтелекту з супутниковими та космічними системами відкриває нову еру можливостей для дослідження та освоєння космосу. ІІ дає змогу супутникам бачити й думати на орбіті – аналізувати зображення, управляти складними сузір’ями та ухилятися від небезпек із мінімальним втручанням людини. Космічні апарати, що вирушають до інших світів, стають все більш самостійними, використовуючи ІІ для навігації, проведення наукових експериментів і навіть ремонту на великій відстані від дому. На Землі ІІ допомагає космічним агентствам і компаніям впоратися з масштабами й складністю сучасних космічних операцій – від мегасузір’їв до аналізу петабайтів даних.
У цьому звіті докладно описано, як ІІ застосовується в різних сферах (від спостереження за Землею до автономії космічних апаратів), простежено його розвиток за минулі десятиліття та проаналізовано поточне впровадження у цивільному, комерційному й оборонному секторах. Також розглянуто технологічні складові, що роблять це можливим – від спеціалізованого обладнання до передових алгоритмів – а також значні переваги (прийняття рішень у реальному часі, ефективність, масштабованість), які ІІ надає космічним системам. Водночас впровадження ІІ у космосі має й виклики, з якими необхідно ретельно працювати: обмежені обчислювальні ресурси, суворі умови навколишнього середовища, а також необхідність абсолютної надійності й довіри до автономних рішень. Подолання цих перешкод є предметом постійних наукових досліджень і інженерної роботи, й прогрес тут відбувається стабільно.
Дивлячись у майбутнє, роль ШІ в космосі лише зростатиме. Майбутні місії, ймовірно, будуть неможливими без ШІ – чи йдеться про координацію тисяч супутників для забезпечення глобального інтернету, чи про навігацію зонда крізь крижані гейзери Енцелада. ШІ виступатиме як інтелектуальний співдослідник — той, що може відкривати, адаптуватися й оптимізувати разом із людськими дослідниками. Новітні технології, як-от квантові обчислення, обіцяють ще більше посилити потужність ШІ у космосі, розв’язуючи завдання, які раніше були недосяжними. Ми можемо очікувати появу розумніших космічних апаратів, що співпрацюють у роєві, роботизованих форпостів на Місяці та Марсі, які автономно себе обслуговують, а також наукових інструментів, які діятимуть як ШІ-дослідники, оперативно аналізуючи дані та шукаючи невідоме.
Підсумовуючи, штучний інтелект стрімко стає наріжним каменем космічних інновацій. Партнерство між ШІ та космічними технологіями дає нам змогу справлятися з безмежністю й складністю космосу принципово новими способами. Як висловився один із дослідників NASA, із ШІ у ланцюжку ми перетворюємо космічні місії “з дистанційно керованих на самостійні”, підвищуючи їхню швидкість, гнучкість та амбіційність jpl.nasa.gov nasa.gov. Подальша конвергенція цих сфер розширюватиме горизонти людських можливостей у космосі, перетворюючи фантастичні ідеї на реальні робочі рішення. Майбутнє космічних досліджень та супутникових сервісів буде створюватися інтелектуальними системами, які дозволяють нам рухатися далі, діяти швидше й знати більше, ніж будь-коли раніше. Це захоплююча траєкторія, де кожен прорив у ШІ занурює нас глибше у Фінальний Рубеж, озброюючи інструментами для його розуміння та дослідження, як ніколи раніше.
Джерела: Інформація в цьому звіті взята з широкого кола актуальних джерел, включаючи офіційні публікації космічних агентств (NASA, ESA, JAXA), галузеві новини (SpaceNews, пресрелізи Airbus та Thales), а також наукові дослідницькі кейси. Серед помітних посилань — оголошення NASA про використання ШІ для прогнозування сонячних бур nasa.gov nasa.gov, документація ESA щодо експериментальних місій Φsat esa.int esa.int, подробиці про автономність марсохода від JPL nasa.gov, звіт Thales Alenia про застосування ШІ для уникнення зіткнень thalesaleniaspace.com, а також інсайти NOAA/ASRC Federal щодо використання ШІ для моніторингу здоров’я супутників на GOES-R asrcfederal.com asrcfederal.com. Ці та інші зазначені джерела забезпечують фактичну основу для описаних можливостей та тенденцій, відображаючи сучасний стан галузі станом на 2024–2025 роки. Ситуація швидко розвивається, але наведені приклади ілюструють ключові досягнення на перетині ШІ та космічних систем сьогодні.
